lm steganography

영화 스테가노그래피

이것은 거의 감지할 수 없는 스테가노그래픽 텍스트를 향하여 출판물과 함께 제공되는 코드베이스입니다. 논문에서 제안한 patient-Huffman 알고리즘과 논문에서 실증적 연구에 사용한 코드에 설명된 언어 스테가노그래픽 시스템의 설계를 구현합니다.

예비의

우리가 연구한 스테가노그래픽 시스템은 스테고텍스트로 인코딩될 암호문을 생성하는 암호화 시스템을 가정합니다. 이 작업에서는 언어 모델의 샘플링을 제어하여 암호문을 유창한 스테고텍스트로 인코딩합니다. 우리는 암호화 보안이 암호화 시스템에 의해 제공되는 반면, 우리는 인지 불가능성(스테가노그래픽 비밀성)을 제공하는 데 중점을 둡니다.

용법

• example.ipynb 에는 암호화/암호 해독 단계를 포함한 전체 예제가 포함되어 있습니다.
• core.py 에는 stegosystem의 인코딩/디코딩에 대한 예시적인 최소 작업 예제가 포함되어 있습니다.
• stegotext를 생성하려면 GPT-2 (git 하위 모듈로 포함됨)와 공개적으로 출시된 GPT-2-117M 언어 모델이 필요할 수 있습니다.
• 이 방법은 patient-Huffman 인코딩 알고리즘을 구현합니다. 그리고 그에 상응하는 디코딩 방법.
• samples/ 디렉토리에는 patient-Huffman (비지각 매개변수 0.08, 무작위 비트열 길이 32)을 사용하여 생성된 20개의 샘플과 기본 언어 모델의 20개 샘플이 포함되어 있습니다. 이는 제어된 샘플을 제어되지 않은(표준 샘플링) 샘플과 비교하여 알고리즘이 제공하는 민감성에 대한 주관적인 감각을 제공하기 위한 것입니다.
• 이 노트북에는 플롯과 경험적 분석이 포함되어 있습니다.

복제

독립적인 복제를 환영합니다! 우리에게 알려주시면 여기에 나열하겠습니다. ACL 제출 시 사용한 원본 코드는 acl-2019 태그가 지정된 git 커밋을 참조하세요.

FAQ

이는 연구 프로토타입으로 제작되었습니다. 개인정보 보호 도구로 사용할 때는 주의하시기 바랍니다.

• 스테가노그래피란 무엇입니까?
  • 스테가노그래피는 자신이 무언가를 숨기고 있다는 사실을 숨기는 것입니다. 이는 도청자(또는 채널 모니터)에게 비밀스러운 통신이 이루어지고 있다는 의심을 불러일으키는 것을 방지하는 것을 목표로 합니다.
• 지각불가능성이란 무엇을 의미하는가?
  • 이상적으로 우리는 스테가노그래피 통신이 눈에 띄지 않게, 즉 눈에 잘 띄지 않게 숨어 있기를 원합니다. 특히 우리는 공격자가 스테가노그래피 통신의 존재를 발견하는 데 얼마나 많은 샘플이 필요한지 질문함으로써 이 개념을 공식화합니다. 이것이 바로 효과적인 언어 모델과 기본 언어 모델 사이의 전체 변형 거리(및 Kullback-Leibler 발산)가 측정하는 것입니다.
• 알려진 취약점이 있나요?
  • 논문의 설정에서 우리는 적이 수동적이라고 가정합니다. 즉, 단순히 메시지를 관찰하는 것뿐입니다. 메시지 자체에도 개입할 수 있는 더 강력한 적을 상상할 수 있습니다. 이러한 공격자의 목표는 스테가노그래피 통신의 존재를 반드시 알아내거나 비비밀 통신을 방해하지 않고 이를 방해하는 것일 수 있습니다. 예를 들어 일반적인 오타를 삽입하는 경우입니다. 이 설정은 강력한 스테가노그래피라고도 하며 우리가 고려한 스테고시스템 유형은 그러한 공격에 취약합니다 .

참조

이 저장소나 관련 논문이 유용하다고 생각되면 우리 작업을 인용해 주세요.

 Dai, Falcon Z and Cai, Zheng. Towards Near-imperceptible Steganographic Text. Proceedings of ACL. 2019.

 @inproceedings { dai-cai-2019-towards ,
    title = " Towards Near-imperceptible Steganographic Text " ,
    author = " Dai, Falcon Z and Cai, Zheng " ,
    booktitle = " Proceedings of Association for Computational Linguistics " ,
    month = july,
    year = " 2019 " ,
    publisher = " Association for Computational Linguistics "
  }